Adu langsung
GLM-5.2 vs DeepSeek V4 Pro
Mana yang lebih baik, GLM-5.2 atau DeepSeek V4 Pro?
GLM-5.2 finis di atas DeepSeek V4 Pro di indeks, 87.1 berbanding 83.4, dan unggul pada keempat skor: kualitas, kecepatan, kontrol, dan nilai. Keduanya dinilai dengan rubrik yang sama, pada minggu yang sama, dan tidak ada penempatan yang disponsori.
Diperbarui
GLM-5.2
13 dari 73
87.1
Tetap GLM yang harus dipilih saat lisensi paling penting: MIT, sejuta token, tanpa syarat.
DeepSeek V4 Pro
28 dari 73
83.4
Flagship penalaran DeepSeek, kini keluar dari preview dan diungguli oleh model Flash-nya sendiri.
Empat skor, berdampingan
| Skor | GLM-5.2 | DeepSeek V4 Pro | Selisih |
|---|---|---|---|
| Kualitas | 84 | 82 | +2 |
| Kecepatan | 82 | 74 | +8 |
| Kontrol | 95 | 94 | +1 |
| Nilai | 92 | 84 | +8 |
| Skor indeks | 87.1 | 83.4 | +3.7 |
Mana yang sebaiknya dipilih
GLM-5.2 adalah pilihan yang lebih aman pada setiap sumbu yang kami nilai. DeepSeek V4 Pro pantas berada di indeks, tetapi tidak ada satu pun dari keempat angka ini yang membelanya di atas GLM-5.2.
GLM-5.2
GLM-5.2 membuat perdebatan open versus tertutup menjadi nyata pada musim panas: mendekati flagship tertutup dalam coding dan penalaran, sejuta token konteks, dan bobot di bawah MIT tanpa ambang batas pengguna atau klausul bidang penggunaan. GLM-5.3 sejak itu telah melampauinya, tetapi di bawah lisensi Zhipu sendiri, bukan MIT, yang membuat 5.2 tetap relevan bagi siapa pun yang membutuhkan ketentuan sesederhana mungkin pada model semampu ini. Anda bisa menjalankannya, menyetelnya, dan merilisnya tanpa mengirim satu byte pun ke siapa pun.
Di mana ia unggul
- Lisensi MIT tanpa batasan jumlah pengguna atau bidang penggunaan
- Konteks sejuta token pada bobot yang bisa Anda pegang sendiri
- Berbagi model dasar dengan GLM-5.3 yang lebih kuat
DeepSeek V4 Pro
V4 Pro keluar dari preview pada bulan Agustus sebagai V4-Pro-0813: model sparse yang sangat besar yang berpikir sebelum menjawab, dengan bobot berlisensi MIT dan jendela sejuta token. Ia masih bagus dalam penalaran sulit, tetapi V4.1 Flash, yang dibangun di atas arsitektur DeepSeek yang lebih baru, kini mencetak skor lebih tinggi di kedua leaderboard independen dengan sekitar seperempat harganya. Pro tetap merupakan model penalaran berlisensi MIT yang mumpuni, tetapi untuk sebagian besar pekerjaan baru, Flash adalah pilihan yang lebih baik.
Di mana ia unggul
- Lisensi MIT, termasuk untuk jejak penalarannya
- Konteks sangat panjang, sehingga seluruh repositori muat dalam satu panggilan
- Harga di luar jam sibuk memangkas tagihan hingga separuh